Zusammenfassung
In diesem Codemuster erfahren Sie, wie Sie mit IBM® Watson™ Knowledge Studio ein benutzerdefiniertes Modell für maschinelles Lernen trainieren, um einen Entscheidungsprozess zur Identifizierung gefährlicher Situationen voranzutreiben.
Beschreibung
Möchten Sie eine Anwendung oder Lösung entwickeln, die die Reaktionszeit von Ersthelfern verkürzen kann? In diesem Codemuster wird erläutert, wie Sie eine Web-App zur Gefahrenabwehr erstellen, mit der Sie schnell Entscheidungen treffen können. Wenn beispielsweise jemand Hilfe braucht, ruft er 911 an und beginnt einen Dialog mit einem Disponenten. Die Watson Danger Response-Anwendung überprüft das Gespräch auf ausgewählte Gefahren, einschließlich Brände und Überschwemmungen. Wird die Gefahr als eine dieser erkannt, werden sofort die zuständigen Behörden alarmiert, was die Reaktionszeit verkürzen kann. Entwickler können auf dieser Anwendung aufbauen, um nicht nur die Konversation zu nutzen, sondern auch Social-Media-Beiträge einzubinden, um die Situation weiter zu validieren. Die Anwendung kann auf andere Domänen wie Schulen und Ämter ausgeweitet werden.
Flow
- Audioeingaben werden vom Watson Speech-to-Text-Dienst erfasst.
- Nach der Transkription wird der Text an den Watson Natural Language Understanding-Dienst gesendet.
- Innerhalb des Watson Natural Language Understanding-Dienstes verarbeitet ein benutzerdefiniertes Watson Knowledge Studio-Modell für maschinelles Lernen den Text auf Gefahren hin.
- Die Gefahrenanalyse aus dem Machine-Learning-Modell wird dann an den Watson Natural Language Understanding-Dienst gesendet.
- Die endgültige Ausgabe des Watson Natural Language Understanding-Dienstes wird präsentiert und die Entscheidung getroffen, ob die Behörden benachrichtigt werden.
Anweisungen
Erhalten Sie detaillierte Schritte in der readme Datei. Diese Schritte zeigen, wie Sie:
- Erstellen und konfigurieren Sie die Watson-Dienste.
- Stellen Sie den Anwendungsserver bereit.
- Stellen Sie die Anwendung lokal bereit.